卷积神经网络图像分类深度学习模型综述.docx

卷积神经网络图像分类深度学习模型综述

目录

卷积神经网络图像分类深度学习模型综述（1）．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

内容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1深度学习与卷积神经网络概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2图像分类的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

基础概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

2.1神经网络基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.2卷积操作．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.3全连接层．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.4输出层设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

卷积神经网络架构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

3.1常见的CNN结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

3.2结构选择的影响因素．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

参数调整与优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

4.1正则化技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

4.2数据增强．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

4.3过拟合解决方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

实验与评估指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

5.1测试集划分．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

5.2监督学习与无监督学习．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

5.3主要评估指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

应用案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

6.1物体识别．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

6.2地图标注．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

6.3安全监控．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

技术趋势与未来展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

7.1新型硬件支持．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

7.2自动化学习算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

7.3大规模数据处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

7.4AI伦理与隐私保护．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

结论与建议．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

8.1总结要点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

8.2对未来研究方向的建议．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

卷积神经网络图像分类深度学习模型综述（2）．．．．．．．．．．．．．．．．．31

内容概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

1.2研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

1.3文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33